沃頓商學院商業(yè)分析課程介紹
沃頓商學院的商業(yè)分析課程，是一門聚焦于培養(yǎng)學員數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力的前沿課程。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，商業(yè)分析能力成為企業(yè)在激烈競爭中脫穎而出的關鍵，該課程應運而生，旨在為學員提供全面且深入的商業(yè)分析知識與技能體系，使其能夠在復雜多變的商業(yè)環(huán)境中精準洞察趨勢，做出明智決策。
課程內(nèi)容豐富多元，覆蓋了商業(yè)分析的核心領域。在客戶分析板塊，學員將深入學習描述性分析、預測性分析和規(guī)范性分析等方法，通過對客戶數(shù)據(jù)的挖掘與解析，精準把握客戶行為模式與需求偏好，為企業(yè)制定營銷策略、優(yōu)化客戶關系提供有力支撐。例如，借助實際案例，學員將學會如何運用數(shù)據(jù)分析工具對客戶購買歷史、瀏覽行為等數(shù)據(jù)進行分析，從而實現(xiàn)客戶細分與精準營銷。運營分析部分，課程圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動的供需決策展開，教導學員如何運用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)、采購、庫存等運營環(huán)節(jié)，提升企業(yè)運營效率與資源配置效益。人才分析領域，學員將探索數(shù)據(jù)在人才管理中的應用，包括人才招聘、績效評估、員工發(fā)展等方面，通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)人才的精準選拔與高效培養(yǎng)，為企業(yè)打造高素質(zhì)的人才隊伍。會計分析環(huán)節(jié)，學員將深入理解財務和非財務指標的關系，學會運用數(shù)據(jù)分析解讀企業(yè)財務狀況，為企業(yè)財務決策與風險管控提供數(shù)據(jù)依據(jù)。此外，課程還設置了商業(yè)分析實戰(zhàn)模塊，學員將在真實商業(yè)案例項目中，綜合運用所學知識與技能，完成從數(shù)據(jù)收集、分析到?jīng)Q策建議的全流程操作，切實提升解決實際問題的能力。
教學方式靈活多樣且注重實踐。課堂講授中，沃頓商學院的頂尖教授們憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經(jīng)驗，將復雜的商業(yè)分析理論深入淺出地傳授給學員，確保學員扎實掌握基礎知識。案例分析是課程的一大特色，引入大量來自不同行業(yè)的真實且具有代表性的案例，如 Amazon、Google 等企業(yè)案例，引導學員深入剖析，在實際情境中運用所學理論，培養(yǎng)敏銳的商業(yè)洞察力與問題分析能力。軟件模擬環(huán)節(jié)，學員將在虛擬商業(yè)環(huán)境中模擬企業(yè)運營，通過對各類數(shù)據(jù)的分析與決策，親身體驗商業(yè)分析在企業(yè)決策中的關鍵作用，提升決策能力與應對風險的能力。小組協(xié)作項目則鼓勵學員們相互交流、共同探討，在團隊合作中發(fā)揮各自優(yōu)勢，解決復雜的商業(yè)分析問題，培養(yǎng)團隊協(xié)作精神與溝通能力。
通過學習這門課程，學員將收獲顯著的知識與能力提升。知識層面，學員將系統(tǒng)掌握商業(yè)分析的理論框架與方法體系，對數(shù)據(jù)收集、分析、解讀以及決策制定形成全面且深入的理解，構建起完善的商業(yè)分析知識結構。能力方面，學員將熟練運用各類商業(yè)分析工具與技術，如數(shù)據(jù)挖掘工具、統(tǒng)計分析軟件等，能夠?qū)Ａ可虡I(yè)數(shù)據(jù)進行高效處理與深度分析，精準識別市場機遇與潛在風險。更為重要的是，學員將培養(yǎng)起數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維模式，在面對商業(yè)問題時，能夠迅速從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，運用科學的分析方法提出切實可行的解決方案，為企業(yè)創(chuàng)造價值。無論是投身于互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售等熱門行業(yè)，還是參與企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、市場營銷、運營管理等核心業(yè)務，這門課程所賦予的知識與能力都將成為學員職業(yè)發(fā)展的有力助推器，助力學員在商業(yè)領域取得卓越成就。
課程目錄
[P001]01_course-introduction-and-overview
[P002]02_overview-of-the-business-analytics-specialization
[P003]01_what-is-descriptive-analytics
[P004]02_descriptive-data-collection-survey-overview
[P005]03_descriptive-data-collection-net-promoter-score-and-self-reports
[P006]04_descriptive-data-collection-survey-design
[P007]05_passive-data-collection
[P008]06_media-planning
[P009]07_causal-data-collection-and-summary
[P010]01_introduction-to-predictive-analytics
[P011]02_asking-predictive-questions
[P012]03_regression-analysis-part-1-the-demand-curve
[P013]04_regression-analysis-part-2-making-predictions
[P014]05_beyond-period-2
[P015]06_making-predictions-using-a-data-set
[P016]07_data-set-predictions-mary-sharmila-or-chris
[P017]08_probability-models
[P018]09_implementation-of-the-model
[P019]10_results-and-predictions
[P020]01_introduction
[P021]02_what-is-prescriptive-analytics
[P022]03_using-the-data-to-maximize-revenue
[P023]04_parameters-of-the-model
[P024]05_market-structure
[P025]06_competition-and-online-advertising-models
[P026]07_conclusion-s
[P027]01_introduction-to-application-to-analytics
[P028]02_the-future-of-marketing-is-business-analytics
[P029]03_the-golden-age-of-marketing
[P030]04_applications-roi
[P031]05_radically-new-data-sets-in-marketing
[P032]06_the-perils-of-efficiency
[P033]07_analytics-applied-kohls-netflix-amex-and-more
[P034]08_conclusion
[P035]01_course-introduction-and-welcome
[P036]02_the-newsvendor-problem
[P037]03_moving-averages
[P038]04_trends-seasonality
[P039]05_week-1-wrap-up-apparel-industry
[P040]01_how-to-build-an-optimization-model
[P041]02_optimizing-with-solver
[P042]03_network-optimization-example
[P043]04_optional-week-2-review
[P044]05_optional-solver-on-mac
[P045]06_optional-solver-in-google-sheets
